ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

В ближайшие годы количество утечек данных из приложений может снизиться в десять раз — всё благодаря внедрению искусственного интеллекта. Отечественные разработчики уже начали использовать нейросети для автоматического поиска уязвимостей в российских программах.

Как рассказали «Известиям» участники рынка, теперь это не просто модный тренд, а реальный инструмент повышения кибербезопасности.

По словам старшего управляющего директора AppSec Solutions Антона Башарина, большие языковые модели сегодня умеют не только находить слабые места в коде, но и объяснять, в чём именно проблема и как её исправить.

«Когда в проекте сочетаются безопасная разработка и автоматизированный анализ, количество критических уязвимостей резко падает. Белые хакеры потом находят значительно меньше проблем, чем в продуктах без таких практик», — отметил Башарин.

По мнению члена комитета Госдумы по информационной политике и координатора проекта «Цифровая Россия» Антона Немкина, развитие подобных технологий может в перспективе привести к созданию национальной платформы мониторинга уязвимостей — она будет работать в режиме реального времени и интегрироваться с инфраструктурой госорганов и крупных компаний.

При этом полностью исключить человека из процесса пока невозможно. Экспертам всё равно придётся перепроверять выводы ИИ, чтобы избежать ошибок.

Тем временем мобильные и веб-приложения по-прежнему остаются одной из самых уязвимых сфер. Например, по данным ГК «Солар», 46% веб-приложений российских компаний содержат уязвимости, провоцирующие утечки. Более половины подобных программ плохо защищены и позволяют получить несанкционированный доступ к данным пользователей.

1,8 млн Android-телевизоров стали частью ботнета Kimwolf

Исследователи из QiAnXin XLab рассказали о новом гигантском DDoS-ботнете под названием Kimwolf. По их оценкам, он объединил около 1,8 млн заражённых устройств — в основном Android-телевизоры, ТВ-приставки и планшеты, которые стоят в домашних сетях по всему миру.

В отчёте XLab отмечается, что вредонос написан с использованием Android NDK и, помимо DDoS-функций, умеет работать как прокси, открывать обратный шелл и управлять файлами на устройстве.

Проще говоря, заражённый телевизор или приставка превращаются в универсальный инструмент для удалённого заработка злоумышленников.

Масштаб активности впечатляет. Всего за три дня — с 19 по 22 ноября 2025 года — ботнет разослал около 1,7 млрд команд для DDoS-атак. В этот же период один из управляющих доменов Kimwolf неожиданно взлетел в рейтинге топ-100 Cloudflare и на короткое время даже обогнал Google по количеству запросов.

Основные цели заражения — ТВ-боксы и смарт-ТВ популярных моделей, включая TV BOX, SuperBOX, X96Q, MX10, SmartTV и другие. Наибольшее число заражённых устройств зафиксировано в Бразилии, Индии, США, Аргентине, ЮАР и на Филиппинах. Каким именно способом вредонос попадает на устройства, пока до конца не ясно.

Интересно, что Kimwolf оказался тесно связан с другим известным ботнетом — AISURU, который в последние годы фигурировал в отчётах о рекордных DDoS-атаках. По данным XLab, оба ботнета распространялись одними и теми же скриптами и одновременно существовали на одних и тех же устройствах. Исследователи считают, что за ними стоит одна и та же группировка, а Kimwolf мог быть создан как «эволюция» AISURU — для обхода детектирования и блокировок.

Инфраструктуру Kimwolf уже несколько раз пытались гасить: его управляющие домены как минимум трижды отключали в декабре. В ответ операторы ботнета перешли к более стойким схемам — например, начали использовать Ethereum Name Service (ENS). В новых версиях вредонос получает IP-адрес управляющего сервера прямо из данных смарт-контракта в блокчейне, что сильно усложняет блокировку.

 

Любопытно и то, как ботнет используется на практике. Более 96% команд связаны не с атаками, а с прокси-сервисами. Злоумышленники фактически перепродают трафик заражённых устройств, выжимая максимум из их пропускной способности. Для этого применяется отдельный клиент на Rust и SDK для монетизации трафика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru